Un misterioso pico de latencia plantea preguntas sobre el rendimiento de la red en el centro del CTO de Ripple

• El CTO de Ripple ve un pico selectivo de latencia entre pares, descarta una falla en el concentrador central.
• Se sospecha de hipo en el ancho de banda después de que tres de las 343 conexiones se redujeron brevemente.
• Una brecha de latencia más amplia sugiere una tensión de capacidad en la CPU, la GPU o los recursos de red.

Un aumento repentino en la latencia de ida y vuelta entre pares ha llamado la atención del director de tecnología de Ripple, David Schwartz. La inusual caída de rendimiento de 15 minutos ocurrió alrededor de la 1:59 a. m. PDT y ha provocado discusiones sobre posibles cuellos de botella en la red.

Schwartz, que está rastreando la latencia a nivel de aplicación, señaló que el aumento no afectó a todas las conexiones por igual. Ese detalle ha hecho que la causa sea más difícil de precisar.

Investigación de posibles problemas de red

Schwartz explicó que si el centro en sí hubiera tenido la culpa, la desaceleración habría sido constante en todas las conexiones. En cambio, el pico parecía selectivo, con solo tres conexiones de pares de 343 cayendo durante el incidente.

El tráfico disminuyó ligeramente, lo que atribuyó a esas desconexiones. No se observaron otras anomalías inmediatas en los datos de monitoreo .

Los pares de la industria sugirieron posibles causas, que van desde la congestión de la red hasta las interrupciones de los operadores regionales. Un validador señaló que las copias de seguridad o las tareas automatizadas pueden saturar el ancho de banda durante ciertas horas.

En este caso, Schwartz confirmó que la hora afectada se registró en el horario de verano del Pacífico, descartando confusiones con los registros UTC. Él cree que un contratiempo temporal en el ancho de banda disponible es la explicación más probable.

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Recopilación de más datos para patrones

Con solo un día de instrumentación detallada disponible, Schwartz aún no puede determinar si el evento fue una casualidad, una ocurrencia diaria o una anomalía aleatoria. Para abordar esto, planea integrar herramientas adicionales como Alloy y Grafana para expandir las capacidades de monitoreo. La detección de un patrón podría revelar si el pico se alinea con el mantenimiento automatizado, los cambios de enrutamiento u otras actividades predecibles.

Además, los operadores de red a veces reinician los conmutadores o redirigen el tráfico durante las horas de menor actividad. Estas acciones pueden extenderse a través de pares conectados, produciendo picos de latencia.

Implicaciones más amplias para el rendimiento del sistema

Más allá de este incidente específico, la discusión también abordó el rendimiento de referencia del sistema. Andrew Sperazza, titular de XRP, observó que la distribución de latencia entre los percentiles 90, 50 y 10 parecía inusualmente amplia. Esta brecha podría sugerir que el sistema opera cerca de su capacidad en ciertas áreas, ya sea CPU, GPU o recursos de red, lo que lo hace más vulnerable a pequeñas interrupciones.

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